Il professore di ingegneria della VCU aiuta a illuminare la strada verso un'elaborazione più potente

Jul 30, 2023

30 agosto 2023

Un professore di ingegneria della Virginia Commonwealth University sta gettando nuova luce su un concetto vecchio di decenni, che potrebbe stimolare i progressi dalla difesa nazionale alle auto senza conducente e alle telecomunicazioni.

Nathaniel Kinsey, Ph.D., professore della Engineering Foundation presso il Dipartimento di ingegneria elettrica e informatica della VCU, è a capo di un gruppo di ricercatori che stanno esplorando le frontiere del calcolo ottico e dell'apprendimento automatico. Con particolare attenzione alla nanofotonica, studia l'interazione della luce con i materiali su scala più piccola.

Sebbene il concetto di calcolo ottico non sia nuovo, l’interesse e i finanziamenti sono diminuiti negli anni ’80 e ’90 quando l’elaborazione dei chip di silicio si è rivelata più conveniente. Ma i recenti rallentamenti nella scalabilità delle tecnologie basate sul silicio hanno aperto la porta a una rivisitazione dei metodi di elaborazione dei dati.

"Il calcolo ottico potrebbe essere la prossima grande novità nella tecnologia informatica", ha affermato Kinsey. “Ma ci sono molti altri contendenti, come l’informatica quantistica, per la prossima presenza nell’ecosistema computazionale. Qualunque cosa accada, penso che la fotonica e l’ottica saranno sempre più prevalenti in questi nuovi modi di calcolo”.

Innanzitutto, un collegamento rapido tra uomo e macchina: un neurone è una cellula cerebrale che aiuta gli esseri umani a pensare e, allo stesso modo, una rete neurale artificiale aiuta le macchine ad apprendere – ad esempio, è ciò che aiuta Siri a comprendere e rispondere ai nostri suggerimenti. Uno dei potenti componenti di una rete neurale è il percettrone e Kinsey sta cercando di utilizzare la luce (segnali ottici) invece della tradizionale elaborazione digitale (segnali elettrici) per creare il componente. Il suo lavoro sui “percettroni ottici non lineari” ha ottenuto finanziamenti dall’Ufficio per la ricerca scientifica dell’aeronautica militare e il Dipartimento della Difesa vede il calcolo ottico come un promettente passo avanti nell’imaging militare.

"Diciamo che vuoi trovare un carro armato all'interno di un'immagine", ha detto Kinsey. "Utilizzare una fotocamera per catturare la scena, tradurre l'immagine in un segnale elettrico e farla passare attraverso un tradizionale processore per computer basato su circuiti di silicio richiede molta potenza di elaborazione, soprattutto quando si tenta di rilevare, trasferire ed elaborare pixel più alti" risoluzioni. Con il percettrone ottico non lineare stiamo cercando di scoprire se possiamo eseguire lo stesso tipo di operazioni puramente nel dominio ottico senza dover tradurre nulla in segnali elettrici.

"L'eliminazione o la riduzione al minimo dell'elettronica è stata una sorta di Santo Graal dell'ingegneria per diversi anni", ha aggiunto Kinsey. "Per le situazioni in cui le informazioni esistono naturalmente sotto forma di luce, perché non avere un sistema di ingresso e uscita ottica senza elettronica nel mezzo?"

I sistemi ottici lineari, come i circuiti integrati fotonici comuni nelle comunicazioni in fibra ottica, utilizzano un'energia limitata ma non sono in grado di elaborare immagini complesse. La costruzione di sistemi ottici non lineari amplierebbe la funzionalità, rendendoli ideali per piattaforme di telerilevamento su droni e satelliti, ad esempio per identificare carri armati o movimenti di truppe come parte di un sistema di allarme rapido. La ricerca di Kinsey mira a determinare l'impatto dei requisiti di alimentazione aggiuntivi nel calcolo ottico non lineare.

Esistono anche potenziali applicazioni non militari, anche se le applicazioni consumer potrebbero essere lontane anni. Nelle auto senza conducente, il calcolo ottico potrebbe migliorare il LiDAR, l’apparecchiatura di rilevamento e rilevamento della luce che traccia gli ostacoli e aiuta a mantenere le distanze di sicurezza. Per i microbiologi, la microscopia in campo oscuro potrebbe essere migliorata per l’esame di campioni clinici. Nelle telecomunicazioni, le reti neurali ottiche potrebbero leggere le etichette degli indirizzi e inviare pacchetti di dati senza l’ausilio dell’elettronica.

Nell'ambito della ricerca, Kinsey e i collaboratori del National Institute of Standards and Technology, tra cui Dhruv Fomra, uno degli ex dottorandi di Kinsey. studenti della VCU – stanno lavorando per progettare un nuovo tipo di materiale otticamente sensibile. Il loro obiettivo è progettare e produrre un dispositivo che combini un materiale unico, chiamato epsilon-near-zero, e una superficie nanostrutturata per offrire un migliore controllo sulla trasmissione e riflessione della luce - e con requisiti energetici limitati, poiché la luce viene piegata e modellata lungo la superficie per eseguire l'elaborazione dei dati.